Reproduciendo el Descenso Doble Profundo: Un Viaje para Principiantes

Un principiante en el aprendizaje automático en el Recurse Center se embarcó en un viaje para reproducir el fenómeno del descenso doble profundo. Comenzando desde cero, entrenó un modelo ResNet18 en el conjunto de datos CIFAR-10, explorando el impacto de los diferentes tamaños de modelos y el ruido de etiquetas en el rendimiento del modelo. El proceso implicó superar desafíos como los ajustes en la arquitectura del modelo, la aplicación correcta del ruido de etiquetas y la comprensión de las métricas de precisión. Finalmente, reprodujo con éxito el fenómeno del descenso doble profundo, observando la influencia del tamaño del modelo y las épocas de entrenamiento en la capacidad de generalización, y el papel significativo del ruido de etiquetas en el efecto de descenso doble.